論文の概要: On-Policy Distillation of Language Models: Learning from Self-Generated Mistakes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.13649v3
• Date: Wed, 17 Jan 2024 03:23:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-18 21:14:07.817931
• Title: On-Policy Distillation of Language Models: Learning from Self-Generated Mistakes
• Title（参考訳）: 言語モデルのオンライン蒸留:自己生成ミスから学ぶ
• Authors: Rishabh Agarwal, Nino Vieillard, Yongchao Zhou, Piotr Stanczyk, Sabela Ramos, Matthieu Geist, Olivier Bachem
• Abstract要約: 一般知識蒸留(GKD)は、教師からのフィードバックを活用して、学生を自己生成出力シーケンスで訓練する。 本稿では,自動回帰言語モデルの要約,翻訳,算術的推論におけるGKDの有効性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.97759066341107
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Knowledge distillation (KD) is widely used for compressing a teacher model to reduce its inference cost and memory footprint, by training a smaller student model. However, current KD methods for auto-regressive sequence models suffer from distribution mismatch between output sequences seen during training and those generated by the student during inference. To address this issue, we introduce Generalized Knowledge Distillation (GKD). Instead of solely relying on a fixed set of output sequences, GKD trains the student on its self-generated output sequences by leveraging feedback from the teacher on such sequences. Unlike supervised KD approaches, GKD also offers the flexibility to employ alternative loss functions between the student and teacher, which can be useful when the student lacks the expressivity to mimic the teacher's distribution. Furthermore, GKD facilitates the seamless integration of distillation with RL fine-tuning (RLHF). We demonstrate the efficacy of GKD for distilling auto-regressive language models on summarization, translation, and arithmetic reasoning tasks, and task-agnostic distillation for instruction-tuning.
• Abstract（参考訳）: 知識蒸留(KD)は、より小さな学生モデルを訓練することにより、推論コストとメモリフットプリントを減らすために教師モデルを圧縮するために広く用いられている。 しかし, 自己回帰系列モデルに対する現在のkd法は, 学習中の出力列と推論中の生徒の出力列の分布ミスマッチに苦しむ。 この問題に対処するため,一般知識蒸留(GKD)を導入する。 GKDは、固定された出力シーケンスにのみ依存するのではなく、教師からのフィードバックを利用して、学生を自己生成出力シーケンスで訓練する。 教師付きKDアプローチとは異なり、GKDは生徒と教師の間で代替の損失関数を利用する柔軟性を提供する。 さらに、GKDは蒸留とRL微細調整(RLHF)のシームレスな統合を促進する。 自動回帰言語モデルの蒸留におけるGKDの有効性を, 要約, 翻訳, 算術的推論タスク, タスク非依存蒸留による指導訓練における有効性を示す。

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